Fetch-მა ქვითრების სკანირების სიზუსტე 200%-ით გაზარდა AWS-ის მანქანური სწავლისა და Hugging Face-ის გამოყენებით
Fetch-მა, მომხმარებლის ჩართულობისა და ჯილდოების კომპანიამ, მნიშვნელოვნად გააუმჯობესა ქვითრების სკანირების აპლიკაციის სიჩქარე და სიზუსტე, Amazon Web Services-ზე (AWS) მანქანური სწავლების პაიპლაინის ოპტიმიზაციით, Hugging Face-ისა და Amazon SageMaker-ის გამოყენებით. ამ ცვლილებამ დოკუმენტის აღქმის მოდელის სიზუსტე 200%-ით გაზარდა და ნელი სკანირებისთვის დაყოვნება 50%-ით შეამცირა, რამაც დააჩქარა ჯილდოების დამუშავება და გაზარდა პარტნიორების ნდობა.
OpenAI-ის RLHF შედეგების რეპროდუცირება: ტექნიკური დეტალების სიღრმისეული ანალიზი
მოცემული ნაშრომი მიზნად ისახავს OpenAI-ის (OAI) სტილისტური ამოცანების (როგორიცაა სენტიმენტი და აღწერილობითობა) RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) შედეგების რეპროდუცირებას. ჩვენი კოდების ბაზა OAI-ის კოდების ბაზის თითქმის იდენტურ სწავლის მრუდებს აჩვენებს. სტატია დეტალურად განიხილავს იმპლემენტაციის ტექნიკურ ნიუანსებს, მათ შორის, როგორ გენერირდება ჯილდოები/მნიშვნელობები და პასუხები, შევსების (padding) მექანიზმებს, ლოგიტების გამოთვლას და პასუხების გენერაციის დროს შერჩევის პროცესს. ასევ
ღრმა გაძლიერებითი სწავლის კურსი: ღირებულებაზე დაფუძნებული მეთოდები და Q-სწავლება
ეს სტატია ღრმა გაძლიერებითი სწავლის (Deep Reinforcement Learning) კურსის ნაწილია, რომელიც დამწყებიდან ექსპერტამდე დონისთვის არის განკუთვნილი. ის დეტალურად განიხილავს ღირებულებაზე დაფუძნებულ მეთოდებსა და Q-სწავლებას, განმარტავს, თუ როგორ იღებენ RL აგენტები ჭკვიან გადაწყვეტილებებს გარემოსთან ცდისა და შეცდომის გზით ურთიერთქმედებით და ჯილდოების მაქსიმიზაციით. სტატია ასევე ეხება მდგომარეობისა და მოქმედების ღირებულების ფუნქციებს შორის განსხვავებას, პოლიტიკისა და ღირებულების ფუნქციის წვრთნის ნიუანსებს,